2月份GitHub上最熱門的Python項目：深度學習佔半壁江山

源 | 開源最前線     整編 | 猿妹

本篇文章爲你們盤點了1月份最熱門的Python 項目，本月最熱門的開源項目中，深度學習相關的開源項目佔據了半壁江山，讓咱們一塊兒來看下吧！

1
FastPhotoStyle

https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle 

Star 5978

FastPhotoStyle 是英偉達開源的照片風格轉移深度學習算法實現庫，給定目標照片和樣式參考照片，代碼能夠將樣式照片的風格轉換至目標照片，從而生成新的風格化照片。 

FastPhotoStyle 實現過程包含兩個步驟：「風格化」和「細調」。 先將樣式參考照片源的樣式轉移至目標照片，隨後對其進行細調優化。

2
chinese-poetry

https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry 

Star 6349

最全中華古詩詞數據庫，唐宋兩朝近一萬四千古詩人, 接近 5.5 萬首唐詩加 26 萬宋詩。兩宋時期 1564 位詞人，21050 首詞。爲何要作這個倉庫？由於這個項目開發者認爲古詩是中華民族乃至全世界的瑰寶，咱們應該傳承下去，雖然有古典文集，但大多數人並無擁有這些書籍。從某種意義上來講，這些龐大的文集離咱們是有必定距離的。而電子版方便拷貝，因此此開源數據庫誕生了。你能夠用此數據作任何有益的事情，甚至我也能夠幫助你。

3
deepfake 的深度學習技術 Facewap

https://github.com/deepfakes/faceswap Star 

4009

deepfake 的深度學習技術，這款工具原本的用途是用來識別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 。該項目有多個入口，你須要作的事：

● 收集照片（或使用如下訓練數據中提供的照片）

● 從原始照片中提取面部圖像

● 在照片上訓練模型（或使用如下訓練數據中提供的模型）

● 使用模型轉換源代碼

4
Detectron

https://github.com/facebookresearch/Detectron 

Star 12045

Detectron 是 Facebook AI 研究院（FAIR ）開源的軟件系統，實現了最早進的目標檢測算法，包括 Mask R-CNN。在 FAIR 實驗室，Detectron 目前已經支持不少研究項目的實現，Detectron 的目標是爲目標檢測研究提供高質量、高性能的代碼庫。它靈活的特性可支持快速實現和驗證新研究。

5
AutoSploit

https://github.com/NullArray/AutoSploit 

Star 2686

一個名爲 Vector 的研究人員 2 月份在 GitHub 上發佈了這款極具爭議的工具， AutoSploit 基於 Python2.7 的腳本，使用 Shodan.io API 自動收集目標，Metasploit 模塊有助於實施遠程代碼執行，並得到逆向 TCP/Shells 或者Metasploit 對話。公開這款工具的代碼在信息安全界引發大量關注。大多數信息安全從業人員不由感嘆，這款***簡直是腳本小子的福音，甚至有人認爲徹底能夠將 AutoSploit 視爲惡意軟件。

6
models

https://github.com/tensorflow/models 

Star 28864

一個 Tensorflow 庫，裏面包含 使用TensorFlow 構建的模型和示例的教程，旨在更好的維護，測試，並與最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow實現模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials

7
minigo

https://github.com/tensorflow/minigo 

Star 1759

Minigo 是基於 MuGo 開發的極簡版圍棋AI引擎，使用 Python 語言、在 TensorFlow 框架實現的基於神經網絡的圍棋算法。這個項目確實是受到 DeepMind 的 AlphaGo 算法的啓發，但 TensorFlow 官方再三強調這個項目不屬於 DeepMind，也不是官方正式的 AlphaGo 項目。

8
awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python 

Star 46039

awesome-python 是 vinta 發起維護的 Python 資源列表，內容包括：Web 框架、網絡爬蟲、網絡內容提取、模板引擎、數據庫、數據可視化、圖片處理、文本處理、天然語言處理、機器學習、日誌、代碼分析等。十分受 Python 開發者的青睞。

9
keras

https://github.com/keras-team/keras 

Star 26028

Keras是一個極簡的、高度模塊化的神經網絡庫，採用Python（Python 2.7-3.5.）開發，可以運行在TensorFlow和Theano任一平臺，好項目旨在完成深度學習的快速開發。特性：

● 能夠快速簡單的設計出原型（經過總模塊化、極簡性、和可擴展性）

● 同時支持卷積網絡和循環網絡，以及二者的組合

● 支持任意的鏈接方案(包括多輸入和多輸出）

● 支持GPU和CPU

10
public-apis

https://github.com/toddmotto/public-apis 

Star 33789

PublicApis：公共API目錄大全是一個經過 MaShape 市場整合的世界上最全的 API 接口目錄，支持關鍵詞搜索和添加API數據，方便開發者快速的找到本身想要的 API，目已經收錄 5321 種 API 接口。

11
wtfpython

https://github.com/satwikkansal/wtfpython 

Star 6135

一組有趣的、微妙的、複雜的 Python 代碼片斷，這個項目列舉了一些代碼片斷，可能結果和你想到的是不一致的，而且做者會告訴你爲何。如混合Tab 和空格：

結果是 10？不是應該 100 麼？

其實這種錯誤的結果的緣由，全部書籍和開發者都說過，就是不要混 Tab 和空格，源代碼你能夠看項目中的 mixed_tabs_and_spaces.py。

12
awesome-machine-learning

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning 

Star 30843

不少程序員都會 GitHub 上有一個 Awesome - XXX 系列的資源整理。每月的熱門項目中有不少項目都是這一系列的資源，wesome-machine-learning 就是 josephmisiti 發起維護的機器學習資源列表，內容包括了機器學習領域的框架、庫以及軟件等。

13
youtube-dl

https://github.com/rg3/youtube-dl 

Star 34331

youtube-dl 是一個用來從YouTube.com 網站上下載視頻文件的命令行工具。它採用 Python 開發，運行時須要 Python 的解釋環境。支持多個 OS 平臺，支持衆多視頻網站(見附圖)國內優酷、土豆、新浪和搜狐，國外 YouTube 等赫然在列。

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